ggplot2绘图系统——图例：guide函数、标度函数、overrides.aes参数
图例调整函数guide_legend也属于标度函数，但不能单独作为对象使用，即不能如p+guide_legend()使用。
1. guides及guides_legend函数
guide_legend函数参数：
guide_legend(title = , #图例标题
title.position = ,#top/bottom/right/left
title.theme = , #图例风格
title.hjust = , #标题水平调整
title.vjust = ,
label = TRUE, #是否显示标签
label.position = , #标签位置，同上title
label.theme = ,
label.hjust = ,
label.vjust = ,
keywidth = , #图标宽度
keyheight = ,
direction = , #图标方向，horizontal/vetical
default.unit = 'line',
override.aes = list(), #忽略aes中设置
nrow = , #几行
ncol = , #几列
byrow = FALSE, #是否按行
reverse = FALSE, #图例是否翻转
order = 0,...)
guide_legend结合guides函数调整图例。
图例的四种形式：fill, color, shape, size，使用guides函数时，使用相应参数即可。
df <- data.frame(x=1:20,y=1:20,color=letters[1:20])
p <- ggplot(df,aes(x,y))+geom_point(aes(color=color))
p+guide_legend(title='legend',nrow = 4,ncol = 5) #error
p+guides(color=guide_legend('legend',nrow=4,ncol=5,label.position='left'))
image.png
不同的图例可以同时调整。
dat <- data.frame(x=1:5,y=1:5,p=1:5,q=factor(1:5),r=factor(1:5))
#生成3种图例
pp <- ggplot(dat,aes(x,y,color=p,size=q,shape=r))+
geom_point()
#只使用guides函数
b=pp+guides(color='colorbar', #颜色条
size='none', #不显示
shape='legend') #普通图例
grid.arrange(pp,b,ncol=2)
image.png
#结合guide_*函数
c=pp+guides(color=guide_colorbar('color'), #颜色条用相应函数colorbar
shape=guide_legend('shape',ncol=5))
#将3个图例整合成一个
d=pp+guides(color=guide_legend('title'),
size=guide_legend('title'),
shape=guide_legend('title'))
grid.arrange(c,d,ncol=2)
image.png
order参数：
不同图例的排列顺序。
ggplot(mpg,aes(displ,cty))+
geom_point(aes(size=hwy,color=cyl,shape=drv))+
guides(color=guide_colorbar(order = 2),
shape=guide_legend(order=3),
size=guide_legend(order=1)) #第一位
image.png
2. 标度函数调整图例
在scale_*中使用guide参数。标度函数中，有严格的连续型和离散型变量之分。colorbar针对连续型变量，legend针对离散型变量。
#只用guide参数
a=pp+scale_color_continuous(guide='colorbar')+
scale_shape(guide='legend')+
scale_size_discrete(guide='legend')
#结合guide_*函数（即自定义图例）
b=pp+scale_color_continuous(guide=guide_colorbar('color'))+
scale_shape(guide=guide_legend('shape',ncol=5))+
scale_size_discrete(guide=guide_legend('size',ncol=5))
grid.arrange(a,b,ncol=2)
image.png
3. 结合theme函数调整图例
theme函数修饰图例有关参数：
image.png
示例。
pt <- ggplot(mtcars,aes(mpg,wt,color=factor(cyl)))+
geom_point()
a=pt+scale_color_discrete(name='cyl')+
theme(legend.title = element_text(color='blue'),
legend.background = element_rect(color = 'red',
linetype = 2))
b=pt+scale_color_discrete(name='cyl')+
theme(legend.position = 'bottom',
legend.text = element_text(color='red',size=13,angle = 45),
legend.key = element_rect(color='black',fill = 'orange'),
legend.key.height = unit(1,'cm'),
legend.key.width = unit(1,'cm'))
grid.arrange(a,b,ncol=2)
image.png
自定义图例到图形区域中。
pt <- ggplot(mtcars,aes(mpg,wt,color=factor(cyl)))+
geom_point()
pt+scale_color_discrete(name='cyl')+
theme(legend.position = c(0.9,0.8), #相对位置比例
legend.title = element_text(color='blue'),
legend.background = element_rect(color='red',
linetype = 2))
image.png
4. overrides.aes参数的技巧
该参数接受list函数，可对图例样式进行修改而不受映射函数的影响。
示例比较。
p=ggplot(diamonds,aes(carat,price))+
geom_point(aes(color=color),alpha=1/100)
b=p+guides(color=guide_legend(override.aes = list(alpha=1)))
grid.arrange(p,b,ncol=2)
image.png
虽然图上的点模糊，但图例上的点很清晰（将alpha还原为1），这就是overrides.aes参数作用。
对图例进行其他设置，而不受映射函数干扰，如图例中图标大小。
df <- data.frame(id=rep(c('hq','lq'),each=5),
values=rnorm(n=10,mean=1,sd=0.5)+c(1:10),
period=rep(c(1:5),2))
ggplot(df,aes(x=period,y=values,group=id,shape=id,fill=id))+
geom_line(color='gray40')+
geom_point(size=2)+
guides(shape=guide_legend(override.aes = list(size=5)))+
scale_fill_manual(values=c('lightskyblue1','lightpink'),
labels=c('HQ','LQ'))+
scale_shape_manual(values = c(22,24),labels=c('HQ',"LQ"))
image.png
为突出图例中的点，图例中的点设置比图中点大。
fill和shape的labels设置相同，合并了两种图例。
